Ajout résultats semaine 13

2025-13/2025-13.qmd

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+title: "Bilan semaine 13 2025 : 17-21 mars"
+format: 
+    html:
+        embed-resources: true
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+Cette semaine j'ai :
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+- Fini d'intégrer à colSBM tous les changements (clustering dérecursifier pour 
+uni et bipartites& cli ...) et contacter Saint-Clair pour passer colSBM sous GrossSBM.
+- Relancer et obtenus les résultats pour le clustering sur les réseaux Baldock
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+![Baldock iid](figs/baldock_meso_iid.png)
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+![Baldock pi](figs/baldock_meso_pi.png)
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+![Baldock rho](figs/baldock_meso_rho.png)
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+![Baldock pirho](figs/baldock_meso_pirho.png)
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+- Relancer et obtenus les résultats pour les simus ajoutant du bruits sur les structures et liens
+    - Pour *noisy $\alpha$*:
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+    Plan de simulation 2 collections ($d\in (1,2)$) avec $M = 30$ soit 15 réseaux par type. $n_r = n_c = 120$ et
+    $$\pi_1 = \begin{pmatrix} 0.5, 0.3, 0.2\end{pmatrix},~
+    \rho_1 = \begin{pmatrix}0.4, 0.3, 0.2, 0.1\end{pmatrix},~
+    \alpha_1 = \begin{pmatrix}
+        0.85& 0.4& 0.2& 0.15\\
+    0.6& 0.2& 0.15& 0.15\\
+    0.2& 0.15& 0.15& 0.7
+    \end{pmatrix}$$
+
+    $$ \pi_2 = (0.5, 0.3, 0.2),~
+    \rho_2 = (0.45, 0.3, 0.25),~
+    \alpha_2 = \begin{pmatrix}
+    0.65& 0.15& 0.15\\
+    0.15& 0.8& 0.15\\
+    0.15& 0.15& 0.4
+    \end{pmatrix}$$
+    
+    $\epsilon \in (0, 0.01, \dots 0.05)$ qui est l'écart-type d'une $\mathcal{N}_{Q_1^d \times Q_2^d}(0,\epsilon^2) = vec(N^m), \forall m \in (1,\dots, M)$.
+    Et $\forall m, X^m \sim LBM_{n_r,n_c}(Q_1^d, Q_2^d, \alpha_d + N^m, \pi_d, \rho_d)$
+
+    Résultats :
+    ![alt](figs/noisy_alpha.png)
+    
+    - Pour *noisy links*:
+    
+    Plan de simu $M = 30$, $n_r = n_c = 120$.
+    $$\pi_1 = \begin{pmatrix} 0.5, 0.3, 0.2\end{pmatrix},~
+    \rho_1 = \begin{pmatrix}0.4, 0.3, 0.2, 0.1\end{pmatrix},~
+    \alpha_1 = \begin{pmatrix}
+    0.85& 0.4& 0.2& 0.05\\
+    0.6& 0.2& 0.05& 0.05\\
+    0.2& 0.05& 0.05& 0.7
+    \end{pmatrix}$$
+
+    $$ \pi_2 = (0.5, 0.3, 0.2),~
+    \rho_2 = (0.45, 0.3, 0.25),~
+    \alpha_2 = \begin{pmatrix}
+    0.65& 0.05& 0.05\\
+    0.05& 0.8& 0.05\\
+    0.05& 0.05& 0.4
+    \end{pmatrix}$$
+
+    $\epsilon \in (0, 0.05, \dots 0.5)$, indices de la matrice = sample.int($n_r \times n_c$, size = $n_r \times n_c \times \epsilon$). Les indices tirés inverse la valeur du lien (1 -> 0, 0 -> 1)
+    
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+::: {#fig-results-linsk layout-ncol=2}
+
+![Clear links](figs/clear_links.png)
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+![Noisy links](figs/noisy_links.png)
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+:::
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